Para el aprendizaje supervisado, hay un punto de referencia muy bien establecido, a saber, la tasa de error de validación cruzada de dejar-1 fuera: elige una observación (llamémosla X), entrena el modelo en todos los datos, excepto X, y ve si clasifica X correctamente. Repita para todos los valores de X (es decir, si tiene un millón de observaciones, tiene que entrenar un millón de modelos, es de esperar que su jefe pague la electricidad de la computadora).
Para el aprendizaje no supervisado no existe realmente un estándar de oro general. Cada algoritmo tiende a implementar su propio punto de referencia. Aunque a menudo tienen una interpretación como algo similar a la varianza entre conglomerados dividida por la varianza total, puede ser difícil comparar los resultados de diferentes herramientas.
Creo que un punto de referencia razonable, similar a la tasa de error de validación cruzada, podría construirse de la siguiente manera: elija dos observaciones, diga X e Y. Ahora entrene dos modelos basados en dos mitades elegidas al azar de los datos restantes, y registre si los dos modelos acordar si X e Y pertenecen al mismo grupo. Repite innumerables veces. Luego puede calcular una estadística kappa.
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